Analizar los datos supone el 80% del trabajo de los especialistas en #bigdata

09El oro de la economía de la atención son los datos. Sobre esto no existe mucha duda aunque solo sea porque es una frase sonora que ha calado en este punto de nuestra evolución tecnológica. No obstante, es igualmente cierto que se generan incertidumbres acerca de cómo realmente se deben analizar los datos para obtener el máximo rendimiento. Y sí, estamos en fase de pruebas de muchas cosas. Dice Lukas Biewald, fundador y CEO de la empresa CrowdFlower que el 80% del tiempo que emplea el equipo de su compañía que se dedica al big data es para preparar y limpiar los datos. De ahí que podamos entender esta otra estadística: el 40% de los negocios fracasará por usar datos malos (datos inadecuados).

En un excelente trabajo de Altimeter Group titulado How Industry Leaders Use Data To Create Value, en donde he localizado la afirmación de Biewald,  se avanza bastante en determinar para qué podemos usar big data. Y concreta en tres los apartados generales en los que hacerlo:

  • conocer mejor a los clientes
  • mejorar los procesos de producción
  • aplicar innovaciones.

Sin duda alguna la estrella de toda esta artillería que representa el uso de los datos es el conocimiento de los clientes para darles lo que buscan y que nos compren. Eso lo hace a las mil maravillas, lo he dicho en más de una ocasión en este blog, Amazon. Y por lo tanto representa la tendencia a seguir, si bien (no hay que dejar de entenderlo) no todo el mundo se puede comparar con los números que arroja la compañía que fundó Jeff Bezos en 1994, lo que significa que hay quien está mejor posicionado para invertir en mejorar el big data y quien se tiene que consentir con lo que está a su alcance.

La irrupción de big data (allá 2004) como el gran valor de nuestra economía viene acompañada con un cambio notable en la fisonomía de las empresas que deben apostar por un cambio tecnológico profundo. Para este propósito no existe una orientación mejor que la del negocio: la tecnología no tiene valor por si misma, sino en la medida que asume y se orienta en pos de alcanzar la meta de cualquier negocio: generar riqueza. De aquí inferimos que lo mejor es que los tecnólogos asuman este enfoque y dejen de actuar, solamente, como “los que saben de máquinas”.

Conseguir el mejor enfoque de big data representa una ventaja competitiva para cualquier compañía Clic para tuitear. ¿Por qué?, pues porque lo que hacemos con la minería de datos es estudiarnos como organización a través de sus actividades, sus clientes y su entorno para gestionar mejor y ganar más. Y este anhelo es finalmente el que siempre debe tener cualquier empresa, con la diferencia de que ahora debemos avalar esa ‘mejor gestión’ a través del análisis profundo de los datos que tenemos a nuestra alcance.

El procedimiento en el que debemos introducirnos es simple. Primero debemos buscar las herramientas para hacerlo, después en qué queremos enfocarnos (cliente, procesos o innovación) para, por último, saber estructurar y limpiar el volumen de información que obtenemos para, por último, aplicar las decisiones que nos marcan los datos. Hay que trabajar como makers en la medida que estamos dispuestos a construir prototipos, probarlos y decidir si acertamos o no en función de esas pruebas. Efectivamente estamos sometidos a la prueba y el error. Las distintas pruebas nos ponen en el carril del mejor proceso para trabajar, o el que mejor se adapta a nosotros.

Con la sobreabundancia de información, lo mejor no es conseguir datos sino elegir los mejores Clic para tuitear. Esta es la fórmula que hay que desarrolla. Así una y otra vez, implementando la tecnología adecuada que va a cambiar la fisonomía de nuestra compañía y la forma en la que producimos. Y siempre, siempre con la atención puesta en lo que es lo que da sentido a todo: los clientes y sus decisiones.

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